구글 클라우드는 사용자가 업로드 및 동기화한 파일과 데이터뿐만 아니라 모든 클라우드 서비스들의 동기화 내역과 사용자의 스마트폰 사용 내역, 위치 정보 등도 포함하기 때문에 사용자 행위 분석 관점에서 디지털 포렌식 조사에 유용하게 사용할 수 있다. 우리는 본 논문을 통해 구글의 Takeout 서비스를 사용하여 수집 가능한 클라우드 데이터의 종류를 확인했고, 사용자 행위 분석에 필요한 데이터를 선별 및 분석하여 디지털 포렌식 연구와 조사에서 유용하게 활용할 수 있는 도구를 개발했다. 구글 클라우드 데이터는 컴퓨팅 기기의 종류와 상관없이 구글 계정을 통해 동기화 되기 때문에 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 사용한 구글 서비스 데이터를 해당 기기가 없어도 구글 계정을 통해 수집할 수 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 모바일 기기의 정보보호 기술의 발전으로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있는 상황에서 디지털 포렌식 연구 및 조사에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 최근 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅 시스템 중 구글 앱스를 초등학교 현장에 어떻게 활용할 수 있는지 그 방안에 대해 모색해 보았다. 구글 앱스는 구글의 다양한 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 SaaS(Software as a Service)에 해당하는 것으로써 캘린더, 메일, 문서도구, 사진, 사이트 도구, 유튜브, 지도 등의 서비스를 제공하는 것이다. 구글 앱스에서는 구글의 동일한 아이디 하나로 모든 서비스에 로그인이 가능하며 웹상에서 작업한 내용은 모두 웹에 저장되므로 언제 어디서나 네트워크에 연결된 디바이스만 있다면 활용이 가능하다. 그 뿐 아니라, 스마트폰, 태블릿 PC가 확산되고 있고 가격이 낮아짐에 따라 학생들도 활용하게 된 지금, 구글 앱스는 모바일 디바이스에도 서비스를 최적화시켰기에 학생들의 접근성이 더욱 높다. 앞으로 온라인 교육 등도 포함되면 적어도 국내에서는 교육계에 파급력이 상당하리라 생각하며 교육분야에 본격적으로 클라우드 컴퓨팅이 도입되기를 기대한다.
본 논문에서는 구글 클라우드의 Healthcare API의 의료정보 표준에 따라 정의된 객체들을 저장하는 과정을 수행하고 활용방안을 설계한다. 클라우드에서 프로젝트 생성, API 활용 설정, 인증, 데이터 셋 생성 등의 과정을 거쳐 cloud shell을 통해 curl 명령을 수행함으로써 Json으로 표현된 의료자원들에 대해 CRUD 연산을 수행할 수 있다. 무결성 체크 과정에서 기본 객체의 id 필드 명세가 중요하며 데이터 저장시 객체에 구글 클라우드의 특정한 request 속성추가가 필요하다.
본 논문에서는 구글 클라우드에 1차적으로 저장된 Healthcare API 서비스의 FHIR 객체들을 Big Query 서비스로 전환하고 질의를 작성하여 결과를 확인하는 과정을 설명한다. 이 과정에서 IAM을 위한 Big Query 테이블로의 입력 권한 부여 과정과 중첩된 필드들을 포함하고 있는 FHIR 객체의 명세과정이 핵심적인 단계가 되고 있으며 위 서비스들의 연계에 의해 대용량의 의료정보들이 구글 클라우드 상에 저장되고 사전분석되어 추가적인 정밀 분석을 위한 기저 자료를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 자원 공유와 가상화 기술 및 자원의 서비스화 등 기존 컴퓨팅 환경과 다른 특성으로 인해 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 식별/접근제어 기술 및 보안 통제 사항이 요구된다. 그러므로 기존 컴퓨팅 자원을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 변경하는 서비스 제공자나 클라우드 서비스로 이동하는 서비스 사용자는 특정한 보안 요건을 검토해야 한다. Cloud Security Alliance에서 배포한 Cloud Control Matrix와 ISO/IEC 27001을 비교 분석하여, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 특별히 요구되는 식별 및 접근제어의 보안 통제 요건을 확인하였다. 또한, 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스인 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud Platform과 VMware의 vCloud 서비스의 식별 및 접근제어 기술을 조사하였다. 이를 기반으로 클라우드 컴퓨팅 환경의 식별 및 접근제어 기술에서 필요한 보안 요건을 확인하였다.
현재 아마존을 선두로 하여 구글, MS, 애플 등 글로벌 기업들이 클라우드 서비스 시장에 사활을 걸고 뛰어 들고 있으며, 미국, 영국, 일본 등 각국 정부도 클라우드 서비스 활성화를 위한 정책을 수립하는 등 IT 환경이 클라우드 환경으로 급속히 진화하고 있다. 본 고에서는 클라우드 기술을 소개하고 클라우드 환경에서의 보안 위협 및 이에 대응하는 보안기술 및 향후 전망 등에 대해 살펴 본다.
최근 IT 분야의 화두로 '빅 데이터'가 떠오르고 있으며 많은 기업들이 이를 분석하여 이익을 증대하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 구글은 초기에 맴리듀스라고 하는 대용량 분산처리 프레임워크 기술을 확보하여 이를 기반으로 한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트 단말 및 소설미디어 등의 출현으로 다양한 디지털 정보들이 그래프로 표현되는 추세가 강화되고 있으며 기존의 맵리듀스로 이를 처리하는 데에 한계를 느낀 구글은 Pregel 이라는 그래프 형 자료구조에 최적화된 또 다른 분산 프레임워크를 개발하였다. 본 논문에서는 일반적인 그래프 형 데이터가 갖는 특성을 분석하고, 대용량 그래프 데이터를 처리하는데 있어 맵리듀스가 갖는 한계와 Pregel은 어떤 방식으로 이를 극복하고 있는지를 소개한다. 또한 실험을 통하여 데이터의 특성에 따른 적절한 프레임워크의 선택이 대용량 데이터를 처리하는 데에 있어서 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인한다.
최근에 사용자가 필요한 만큼의 하드웨어 또는 소프트웨어를 유틸리티 서비스(utility service) 형태로 제공 받을 수 있는 클라우드 컴퓨팅 시대가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 첫째, 사용자 입장에서 본 연구에서 도출한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 성공요인이 해당서비스로의 전환에 영향을 주는가? 둘째, 혁신확산관점에서 클라우드 컴퓨팅 전환의도에 영향을 미치는 요인은 무엇인가? 두 가지의 연구주제를 실증하였다. 실증분석결과 본 연구에서 제시한 모든 가설이 지지되었다.
클라우드(Cloud)가 ICT 패러다임으로 등장하면서 구글(Google), 아마존(Amazon), 애플(Apple) 등 글로벌 클라우드와 KT, LG 등 국내 클라우드 서비스가 급증하고 있으며, 공공에서도 정부통합전산센터, 교과부 등으로 클라우드가 빠르게 확산 중이다. 하지만, 국내 클라우드 서비스는 대부분 인프라 서비스(IaaS)로 클라우드 응용프로그램을 개발 운영하는 환경(플랫폼)이 없어 IoT나 모바일처럼 풍성한 응용이 핵심인 글로벌 클라우드 생태계 구축에 한계가 있다. 본 연구는 개발자나 응용 소프트웨어 제공업체들이 응용 애플리케이션들을 개방형 플랫폼에 개발 배포 운영 관리할 수 있는 기반을 마련하고, 전자정부 표준 프레임워크를 기반으로 정보시스템들을 구축 운영하던 공공기관들과 민간 기업들이 별도 비용 없이 혹은 적은 비용으로 이식이 가능하게 함으로써 개별적인 서비스를 클라우드 플랫폼에서의 서비스로 전환하려고 하는 응용 소프트웨어 제공업체들에게 전략을 제시하며, 이를 기반으로 성공적인 구축을 위한 실행 전략도 함께 제시하였다. 본 연구에서 제시한 실제 어플리케이션 적용 사례는 국내의 전자정부 프레임워크에 능통한 개발자 또는 개발사에서 단일 서비스 플랫폼에서 클라우드 플랫폼으로의 개발역량을 향상시키는 전환점을 제공할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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